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Qualitative Forschungsmethoden digital. Entwicklung und Erprobung von digitalen Selbstlerneinheiten zum erziehungs- und bildungswissenschaftlichen Methodenlernen.

Im Rahmen der Strategieentwicklung der Universität Bielefeld stellt die Förderung digitaler Kompetenzen in Studium und Lehre ein wesentliches Entwicklungsziel dar. Das geplante Vorhaben nimmt diese Entwicklungen zur (digitalen) Lehre zum Anlass, Realisierungsformen digitaler Lehr-Lernsettings weiter auszubauen. Im Fokus des geplanten Projektes stehen – ausgehend vom Lehr-Leitbild der Universität – die Entwicklung und Erprobung digitaler Lehr-Lerneinheiten, welche dezidiert die qualitative Methodenausbildung in der Erziehungswissenschaft und in den Bildungswissenschaften adressieren. Insgesamt wird somit die Vermittlung des anwendungsbezogenen Methodenwissens in Erziehungswissenschaft und Bildungswissenschaften verknüpft mit der Unterstützung digitaler Kompetenzen als Future Skills (Ehlers 2020) im Modus des in der Fakultät bereits etablierten Konzepts des Forschenden Lernens. Das Vorhaben knüpft damit unmittelbar sowohl an fachliche als auch an hochschulstrategische Zielsetzungen an und leistet einen innovativen Beitrag zur Gestaltung zukunftsorientierter Methodenlehre.

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Projekt 101993
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DATEN! - Hands-on data science im Physikstudium

Datenkompetenz als die Fähigkeit, auf hohem professionellem Niveau Datensätze zu analysieren und fundierte Aussagen aus diesen Analysen abzuleiten, ist in den letzten Jahren in allen quantitativen Wissenschaften neben Experiment und Theorie zu einer dritten Säule des Erkenntnisgewinns gereift. Offene Forschungsdaten sind ein Schatz an Ressourcen, der für die universitäre Lehre weitestgehend nicht erschlossen ist. Wir schaffen auf dieser Grundlage eine Datenbank mit hands-on Übungsmaterial zu moderner computergestützter Datenanalyse. Mittels numerischer und statistischer Methoden werden Studierende den Erkenntnisprozess nachvollziehen, wie wissenschaftliches Verständnis aus experimentellen Daten gewonnen wird. Dabei werden bahnbrechende Experimente, z.B. die Detektion von Gravitationswellen, Exoplaneten oder des Higgs-Bosons, als auch alltäglichere Datensätze, z.B. aus der Spektroskopie oder Mikroskopie, behandelt. Die Lernziele sind: i) Fähigkeiten in modernen Methoden der numerischen Datenauswertung, ii) Bewusstsein und Kenntnisse von statistischen Unsicherheiten, iii) Erwerb einer Daten- als auch Datenanalysekompetenz unter der Maxime von Reproduzierbarkeit und Transparenz, sowie iv) Grundverständnis des Prozesses Erkenntnisgewinn.

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Maßnahme 100657
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Publikation 100610

Individuelle Förderung von Programmierfertigkeiten im Studium am Beispiel von Intelligenten Tutor Systemen für SQL

[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]

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